墨尔本房地产市场房价预测数据集MelbourneRealEstatePricePredictionDataset-gaelprograming

数据来源：互联网公开数据

标签：房地产, 房价, 墨尔本, 市场分析, 房价预测, 房屋属性, 数据挖掘, 机器学习

数据概述：该数据集包含来自墨尔本房地产市场的数据，记录了墨尔本地区房屋的销售信息，包括房屋的地理位置、基本属性、销售价格等。主要特征如下：时间跨度：数据记录了房屋的销售时间，但具体的时间跨度需要进一步分析，数据中包含日期字段（Date）。地理范围：数据覆盖墨尔本都会区及周边地区。数据维度：数据集包括“Suburb”（郊区）、“Address”（地址）、“Rooms”（房间数量）、“Type”（房屋类型）、“Price”（价格）、“Method”（销售方法）、“SellerG”（销售商）、“Date”（销售日期）、“Distance”（距离市中心距离）、“Postcode”（邮编）、“Bedroom2”（卧室数量）、“Bathroom”（浴室数量）、“Car”（车位数量）、“Landsize”（土地面积）、“BuildingArea”（建筑面积）、“YearBuilt”（建造年份）、“CouncilArea”（市政区域）、“Lattitude”（纬度）、“Longtitude”（经度）、“Regionname”（区域名称）、“Propertycount”（房产数量）等。数据格式：CSV格式，文件名为melb_data.csv，方便数据分析和处理。数据来源：数据来源于公开的房地产销售信息。数据已进行初步处理，包括数据清洗和格式化。该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测以及机器学习模型的构建。

数据用途概述：该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：研究与分析：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置与房价关系研究等学术研究。行业应用：可以为房地产经纪公司、房地产投资机构提供数据支持，用于市场调研、价格评估、投资决策等。决策支持：支持房地产行业的决策制定，例如房价预测、市场趋势分析、销售策略优化等。教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，分析不同区域的房价差异，以及构建房价预测模型，从而帮助用户进行市场分析和决策。